大语言模型(LLM)正在成为一种变革性技术,使开发人员能够构建以前无法构建的应用程序。但是,单独使用这些LLM通常不足以创建一个真正强大的应用程序——当你可以将它们与其他计算或知识来源相结合时,便可能实现其真正的能力。LangChain是一个用于开发由语言模型驱动的应用程序的框架,允许开发人员将语言模型连接到其他数据源并与其环境相交互。LangChain旨在帮助开发者在以下六个主要领域,按照复杂性递增的顺序:? LLMs and Prompts: 这包括提示管理、提示优化、适用于所有 LLM 的通用界面以及用于处理 LLM 的通用实用程序。? Chains: 链不仅仅是单个 LLM 调用,而是调用序列(无论是对 LLM 还是对不同的实用程序)。 LangChain 为链提供标准接口、与其他工具的大量集成以及用于常见应用程序的端到端链。? Data Augmented Generation: 数据增强生成涉及特定类型的链,这些链首先与外部数据源交互以获取数据以用于生成步骤。 这方面的例子包括对长文本的总结和对特定数据源的问答。? Agents: 代理涉及 LLM 做出关于采取哪些行动的决定,采取该行动,看到一个观察,并重复直到完成。LangChain 为代理提供了一个标准接口,可供选择的代理选择,以及端到端代理的示例。? Memory: 内存是链/代理调用之间持久状态的概念。 LangChain 提供了内存的标准接口、内存实现的集合以及使用内存的链/代理的示例。? Evaluation: [BETA] 众所周知,生成模型很难用传统指标进行评估。 评估它们的一种新方法是使用语言模型本身进行评估,LangChain 提供了一些提示/链来协助这一点。
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![NumPy](https://www.32xf.com/wp-content/themes/onenav/images/favicon.png)
提供了大量的函数和工具,使它成为数据分析、科学计算和机器学习领域最理想的工具之一。与其他数学库相比,NumPy的重点在于处理多维数组,这些多维数组我们通常称之为“ndarray”。这是一个和数组相关的类型,功能类似于MATLAB中的矩阵类型。相比于Python本身原生的列表和数组,NumPy的ndarray数据类型更加适合进行数据处理。NumPy的主要特点包括:1. 基础数据分析:NumPy提供了大量的函数和方法,如数组运算、数组存储等,使得可以更加便捷地进行基础数据分析。NumPy的高速运算和快速存储能力极大地提高了数据分析的效率。2. 数组操作:NumPy提供了各种数据类型、函数和方法,可用于生成、操作和处理大量数据数组。并且,NumPy支持广播运算,允许使用不同尺寸的数组进行算术运算。3. 对大量数据的持久化存储:NumPy支持将多维数据数组存储到本地磁盘上,并且可以通过高效的文件读取方法读取这些数据。4. 科学计算:NumPy在科学计算方面表现得非常出色。它与其他Python的科学计算库,如SciPy和matplotlib一起使用,为数据分析、模拟和可视化提供了各种功能。为了更好地了解NumPy的用途,我们可以看看以下几个具体的应用场景:1. 数据处理:NumPy便于处理大量的数据集合,而且采用了基于向量的操作,使得代码可读性更高,处理速度更快。例如,在进行图像处理时,可以使用NumPy进行数据处理和像素运算。它可以有效地加速图像处理,实现更多的算法优化。2. 机器学习:NumPy可以极大地提高机器学习领域的工作效率。NumPy可以用来处理大量数据集合,从而使得算法的执行速度大大提高。而且,由于Python语言本身的简洁性和强大的机器学习库支持,NumPy在机器学习领域中有着广泛的应用。3. 科学计算领域:支持基于向量、矩阵运算等计算方法,NumPy可以使科学计算领域中的用户更加便捷地进行数据处理和分析。总之,NumPy是一个非常重要的数学库,为科学计算、数据处理和机器学习等领域的开发者提供了重要支持。作为Python语言中的一个基础数据分析库,NumPy越来越受到越来越多的关注和普遍应用。无论您是进行机器学习算法、数据可视化分析,还是开展其他大规模数据方面研究,NumPy都是必不可少的工具之一。
![飞桨PaddlePaddle](https://www.32xf.com/wp-content/themes/onenav/images/favicon.png)
提供了一个高效率、易上手、可扩展的AI开发环境。更多AI编程开发工具集相关网站:AI开发框架大全飞桨PaddlePaddle平台与业界主流深度学习平台一样,支持一站式解决方案,包括数据处理、模型训练、预测部署等功能。同时,飞桨PaddlePaddle平台也有其独特的优势,如全面支持端到端深度学习模型的开发和生产、具有高度灵活性和可扩展性、开发效率极高等优势。在模型丰富度方面,飞桨PaddlePaddle平台内嵌了多个世界领先的深度学习模型。其开源的模型库包含了计算机视觉、自然语言处理、推荐系统等多个领域。标准化的API接口,也极大地提高了模型的复用和提高效率,极大地节省了开发成本和维护成本。除了模型丰富之外,在工具丰富方面,飞桨PaddlePaddle平台还提供了全面、易用的深度学习工具,比如可视化的神经网络搭建和调试工具PaddlePaddle-slim,支持本地和分布式训练的PaddlePaddle-Fluid等。同时,飞桨PaddlePaddle平台还结合了垂直领域应用场景打造了一系列的开发工具和解决方案,比如医疗、交通、金融等,为用户提供更加便捷、快速、高效的AI解决方案。总的来说,飞桨PaddlePaddle是一个创新性、领先的深度学习平台,为企业和开发者提供了一站式的解决方案,提高了深度学习模型的开发效率,降低了开发成本,更大程度地助力了AI技术的应用。相信在不久的将来,飞桨PaddlePaddle将会成为中国AI开发领域的中流砥柱。